주변 배경음에 강인한 구간 검출을 통한 음원 인식 및 위치 추적 시스템 설계

Abstract

본 논문은 비정상 상황 시 발생하는 음원에 대해 주변 환경 음에 강인한 음원 구간을 검출하여, 이를 이용한 음원 인식 과 위치 추적 시스템 설계에 관한 연구이다. 강인한 음원 구간 검출은 수신되는 오디오 신호로부터 단 구간 가중 평균 델타 에너지를 이용해 서로 다른 3개의 저역 통과 필터를 병렬로 설계해 출력되는 결과를 이용해 배경 잡음에 강인하게 검출하며, 음원 인식은 검출된 구간의 데이터로부터 종래의 인식 방법인 HMM(Hidden Markov Model)을 이용해 훈련과 인식을 진행해 비정상 상황을 규정한다. 이는 기존 신호의 에너지를 이용해 구간을 검출 후, 훈련 하여 인식하는 방법에 비해 3.94% 상향된 인식률을 보이며, 인식 결과를 바탕으로 강인한 구간내의 신호간의 TDOA(Time Delay of Arrival)를 이용한 위치 파악은 실제 발생 위치와의 각도와 97.44%일치함을 보인다.